package com.example.demo.LeetCode精选TOP面试题;

import java.util.HashMap;
import java.util.HashSet;
import java.util.Set;

/**
 * @author：zzc
 * @date: 2022/4/18
 */
public class 无重复字符的最长字串 {
    //给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。

    //示例 1:
    //
    //输入: s = "abcabcbb"
    //输出: 3
    //解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。
    //示例 2:
    //
    //输入: s = "bbbbb"
    //输出: 1
    //解释: 因为无重复字符的最长子串是 "b"，所以其长度为 1。
    //示例 3:
    //
    //输入: s = "pwwkew"
    //输出: 3
    //解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。
    //     请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。
    // 
    //
    //提示：
    //
    //0 <= s.length <= 5 * 104
    //s 由英文字母、数字、符号和空格组成

    //利用滑动窗口
    // 遍历字符串
    // 当前窗口中没有重复字符时 窗口中加入下一个字符
    // 窗口中有重复字符时 将窗口移到刚好只有重复的那一个字符为止

    public int lengthOfLongestSubstring(String s) {
        // 哈希集合，记录每个字符是否出现过
        Set<Character> occ = new HashSet<Character>();
        int n = s.length();
        // 右指针，初始值为 -1，相当于我们在字符串的左边界的左侧，还没有开始移动
        int rk = -1, ans = 0;
        for (int i = 0; i < n; ++i) {
            if (i != 0) {
                // 左指针向右移动一格，移除一个字符
                occ.remove(s.charAt(i - 1));
            }
            while (rk + 1 < n && !occ.contains(s.charAt(rk + 1))) {
                // 不断地移动右指针
                occ.add(s.charAt(rk + 1));
                ++rk;
            }
            // 第 i 到 rk 个字符是一个极长的无重复字符子串
            ans = Math.max(ans, rk - i + 1);
        }
        return ans;
    }

    //什么是滑动窗口？
    //
    //其实就是一个队列,比如例题中的 abcabcbb，进入这个队列（窗口）为 abc 满足题目要求，当再进入 a，队列变成了 abca，这时候不满足要求。所以，我们要移动这个队列！
    //
    //如何移动？
    //
    //我们只要把队列的左边的元素移出就行了，直到满足题目要求！
    //
    //一直维持这样的队列，找出队列出现最长的长度时候，求出解！
    //
    public int lengthOfLongestSubstring2(String s) {
        HashMap<Character, Integer> map = new HashMap<>();
        int maxLen = 0;//用于记录最大不重复子串的长度
        int left = 0;//滑动窗口左指针
        for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
            /**
             1、首先，判断当前字符是否包含在map中，如果不包含，将该字符添加到map（字符，字符在数组下标）,
             此时没有出现重复的字符，左指针不需要变化。此时不重复子串的长度为：i-left+1，与原来的maxLen比较，取最大值；

             2、如果当前字符 ch 包含在 map中，此时有2类情况：
             1）当前字符包含在当前有效的子段中，如：abca，当我们遍历到第二个a，当前有效最长子段是 abc，我们又遍历到a，
             那么此时更新 left 为 map.get(a)+1=1，当前有效子段更新为 bca；
             2）当前字符不包含在当前最长有效子段中，如：abba，我们先添加a,b进map，此时left=0，我们再添加b，发现map中包含b，
             而且b包含在最长有效子段中，就是1）的情况，我们更新 left=map.get(b)+1=2，此时子段更新为 b，而且map中仍然包含a，map.get(a)=0；
             随后，我们遍历到a，发现a包含在map中，且map.get(a)=0，如果我们像1）一样处理，就会发现 left=map.get(a)+1=1，实际上，left此时
             应该不变，left始终为2，子段变成 ba才对。

             为了处理以上2类情况，我们每次更新left，left=Math.max(left , map.get(ch)+1).
             另外，更新left后，不管原来的 s.charAt(i) 是否在最长子段中，我们都要将 s.charAt(i) 的位置更新为当前的i，
             因此此时新的 s.charAt(i) 已经进入到 当前最长的子段中！
             */
            if (map.containsKey(s.charAt(i))) {
                left = Math.max(left, map.get(s.charAt(i)) + 1);
            }
            //不管是否更新left，都要更新 s.charAt(i) 的位置！
            map.put(s.charAt(i), i);
            maxLen = Math.max(maxLen, i - left + 1);
        }

        return maxLen;
    }
}



